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背景：新南威爾士大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士

需求：新南威爾士大學(xué)碩士考試輔導(dǎo)

情況：考前突擊一下，是數(shù)據(jù)科學(xué)與決策課程，需要老師講清題目，補(bǔ)充題目背后的知識(shí)點(diǎn)。

相關(guān)知識(shí)點(diǎn)：

新南威爾士大學(xué)碩士數(shù)據(jù)科學(xué)與決策課程考試部分難點(diǎn)：

1.數(shù)據(jù)建模

理解復(fù)雜的建模技術(shù)，如回歸分析和分類(lèi)算法，需要掌握理論和實(shí)踐應(yīng)用的深度知識(shí)。

2.統(tǒng)計(jì)推斷

包括假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間計(jì)算，要求對(duì)統(tǒng)計(jì)方法有扎實(shí)的理解，并能準(zhǔn)確應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題。

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理

涉及數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和處理缺失值等，難點(diǎn)在于如何有效地處理不同數(shù)據(jù)類(lèi)型和不規(guī)則數(shù)據(jù)。

4.算法優(yōu)化

理解和應(yīng)用優(yōu)化算法以提高模型性能，包括梯度下降和超參數(shù)調(diào)整的復(fù)雜性。

5.決策分析

包括決策樹(shù)和決策理論，需要將理論知識(shí)與實(shí)際決策場(chǎng)景結(jié)合，處理多變量和不確定性。

6.編程能力

需要熟練使用編程語(yǔ)言（如Python或R），包括數(shù)據(jù)操作、模型構(gòu)建及結(jié)果可視化的能力。